# PyTorch 监控模型占用显存
在深度学习中，显存（GPU memory）是非常宝贵的资源。了解如何监控模型在显存中的占用情况对于优化模型的性能和解决显存不足问题非常重要。PyTorch提供了一些工具和技巧来监控模型在显存中的使用情况，本文将介绍如何使用这些工具和技巧来监控模型在显存中的占用情况。
## 1. torch.cuda.memory_allocated()
`torch.c
原创
2023-08-10 17:42:25
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pytorch版本 >=1.8.0函数形态torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5, 0)参数1：fraction 限制的上限比例，如0.5 就是总GPU显存的一半，可以是0~1的任意float大小；
参数2：device 设备号； 如0 表示GPU卡 0号；使用示例：import torch
# 限制0号设备的显存的使用量为0.5，就是
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2023-06-09 14:02:09
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情况：pytorch框架，深度模型单GPU预测时，显存占用会不断增长，由有1G增长到5G，甚至更多。我这边排查下来的原因是卷积的输入尺寸变化，有很大尺寸的输入导致GPU占用不断增长。如果你的模型中没有使用卷积层，可以不往下阅读。如何看出显存占用不断增长？登录代码运行服务器，使用 watch -n 1 nvidia-smi ，观察显存变化预测部分代码如下：with torch.no_grad():
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2023-09-08 23:14:47
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# 监控PyTorch显存占用
PyTorch是一个流行的深度学习框架，但在训练深度神经网络时，经常会遇到显存占用过高导致程序崩溃的问题。为了避免这种情况的发生，我们可以通过监控PyTorch的显存占用来及时发现问题并进行调整。
## 监控显存占用方法
在PyTorch中，我们可以使用`torch.cuda.memory_allocated()`和`torch.cuda.max_memory
前提：安装好Python3.6+，torch(GPU)，登录一台开发机。一、GPU基本信息1.查看cuda是否可用：torch.cuda.is_available()
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2023-01-09 11:47:00
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# 如何使用PyTorch监控当前显存占用
在深度学习中，PyTorch是一个非常受欢迎的深度学习框架，它提供了许多有用的功能来帮助开发者更好地管理资源。其中一个重要的问题是监控显存的占用情况，这对于模型训练和调试非常有帮助。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch来监控当前显存的占用情况。
## 监控显存占用的步骤
下面是监控显存占用的步骤的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-03 08:16:08
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显存优化在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法，因为我们并不可能拥有无限的显存。显存是有限的，而数据是无限的，我们只有优化显存的使用量才能够最大化地利用我们的数据，实现多种多样的算法估测模型所占的内存一个模型所占的显存无非是这两种：模型权重参数模型所储存的中间变量其实权重参数一般来说并不会占用很多的显存空间，主要占用显存空间的还是计算时产生的中间变量，当我们定义了一个model之
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2023-09-16 13:07:02
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# PyTorch中的显存占用查看指南
在深度学习的训练过程中，显存的管理是一个重要的方面。特别是在使用GPU进行训练时，显存的使用情况直接影响了模型的性能和能否顺利训练。以下是关于如何在PyTorch中查看模型显存占用的详细指南，以及相应的代码示例。
## 为什么需要关注显存占用？
显存，即图形处理单元（GPU）内存，是存储活动数据和模型参数的地方。在训练神经网络时，显存的使用情况会因为以
# 如何释放PyTorch模型占用的显存
## 一、整体流程
为了帮助你更好地理解释放PyTorch模型占用的显存的过程，我先给你展示整个流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建PyTorch模型并加载到GPU |
| 2 | 执行模型推理或训练 |
| 3 | 释放模型占用的显存 |
接下来，我会详细解释每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
# pytorch查看模型占用多少显存
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## 引言
在深度学习任务中，模型的训练和推理通常需要大量的计算资源，尤其是显存。了解模型在显存上的占用情况对于调优和性能优化非常重要。本文将介绍如何使用PyTorch来查看模型占用的显存情况，并提供了详细的代码和步骤说明。
## 流程
下面是查看模型占用显存的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[导入相关
PyTorch之具体显存占用分析前言PyTorch 使用中，由于显卡显存是固定的，并且短期内难以进一步提升，所以掌握显存具体占用的细节有助于我们写出更加高效的代码，甚至跑出更好的结果。所以本文结合 Connolly 的文章 《PyTorch 显存机制分析》 按照自己的需求进行了修改，同时梳理了 checkpoint 机制使用过程中的显存变换情况。分析直接看代码。注释中表明了特定的显存占用和参数数量
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2023-07-12 14:09:53
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前言之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里，以及如何在Pytorch中更好地使用显存。在这篇文章中，我们借用Pytorch-Memory-Utils这个工具来检测我们在训练过程中关于显存的变化情况，分析出我们如何正确释放多余的显存。在深度探究前先了解下我们的输出信息，通过Pytorch-Mem
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2023-09-15 22:23:39
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# PyTorch显存占用及优化方法
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，显存占用是一个常见的问题。合理管理显存资源不仅可以提高模型的训练效率，还可以避免出现显存溢出导致程序崩溃的情况。本文将介绍PyTorch显存占用的原因、如何查看显存使用情况、以及优化显存使用的方法。
## PyTorch显存占用原因
PyTorch在进行深度学习模型训练时，会将模型参数、中间结果等数据存储在显存
可视化网格结构直接print的话，只能得出基础构件的信息，既不能显示出每一层的shape，也不能显示对应参数量的大小import torchvision.models as models
model = models.resnet18()
print(model)使用torchinfo可视化网络结构 trochinfo的使用也是十分简单，我们只需要使用torchinfo.summary(
文章目录前言一、大幅减少显存占用方法1. 模型2. 数据二、小幅减少显存占用方法1. 使用inplace2. 加载、存储等能用CPU就绝不用GPU3. 低精度计算4. torch.no_grad5. 及时清理不用的变量6. 分段计算总结 前言如今的深度学习发展的如火如荼，相信各行各业的大家都或多或少接触过深度学习的知识。相信很多人在跑模型时都见过以下语句：RuntimeError: CUDA o
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2023-09-20 19:37:20
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torch有时候跑着跑着显存吃满了，就会报错：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.47 GiB already allocated; 186.44 MiB free; 4.47 GiB reserved in total by PyTorc
# 如何实现pytorch当前显存占用
## 1. 整体流程
要实现获取当前显存占用的功能，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建一个虚拟的Tensor |
| 3 | 使用torch.cuda.memory_allocated()获取当前显存占用 |
| 4 | 使用torch.cuda.max_mem
# PyTorch分布式数据并行（DDP）：显存占用与优化
在深度学习训练过程中，显存占用一直是一个重要的问题。特别是在大规模模型和数据集上训练时，显存占用可能会成为训练过程中的瓶颈。PyTorch提供了分布式数据并行（Distributed Data Parallel，简称DDP）的功能来优化显存占用和加速训练过程。本文将介绍PyTorch DDP的基本原理、显存占用的问题以及优化方法，并给出
# PyTorch显示显存占用
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，经常需要监控模型所占用的显存，以便及时释放资源或优化模型结构。本文将介绍如何使用PyTorch显示显存占用，并通过代码示例演示具体操作步骤。
## 显示显存占用方法
PyTorch提供了torch.cuda模块用于管理GPU资源，可以通过该模块获取当前程序所占用的显存情况。要显示显存占用，可以按照以下步骤进行：
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# PyTorch显存占用分析
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现"PyTorch显存占用分析"。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义模型 |
| 3 | 加载数据集 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 分析显存占用 |
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码。
##
原创
2023-09-05 20:59:22
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